毕业论文

打赏
当前位置: 毕业论文 > 电子通信 >

MATLAB基于灰度的图像匹配方法研究+仿真程序

时间:2023-11-23 22:27来源:毕业论文
基于灰度的图像匹配方法研究,以灰度为基础的匹配技术和以特征为基础的匹配技术,其中以灰度为基础的匹配技术直观性好,计算量比较小,应用更为广泛。本文利用MATLAB进行仿真S

摘要:如今社会科技发展日新月异,图像匹配技术在我们生活中应用广泛,如图像处理,指纹识别,医学方面,交通车辆定位系统等方面。一般来说,图像匹配技术分为以灰度为基础的匹配技术和以特征为基础的匹配技术,其中以灰度为基础的匹配技术直观性好,计算量比较小,应用更为广泛。本文利用MATLAB进行仿真SSDA法和模板匹配法这两种灰度匹配方法,通过这两种方法了解灰度匹配法的特点。91336

毕业论文关键词:图像匹配技术,灰度匹配,SSDA法,模板匹配法

Abstract : Now the development of social science and technology change rapidly, the image matching technology is widely used in our life, such as image processing, fingerprint recognition, medicine, vehicle positioning system and so on。 Generally speaking, image matching technology is pided into matching with gray based and feature based matching technique, which uses gray based matching intuitive is good, the amount of calculation is small, is more widely applied。 This paper makes use of the MATLAB matching method and the two gray SSDA simulation method and template matching method, understand the characteristics of gray by the two methods。

Keywords: image matching,gray matching, SSDA method,template matching method

1前言 4

1。1研究内容 4

1。2研究背景 4

2图像匹配技术 5

2。1图像匹配技术的概念 5

2。2图像匹配技术的一般流程 5

2。3图像匹配技术的方法分类 6

2。4图像匹配技术的研究内容 6

2。5图像匹配的数学描述 7

3基于灰度的图像匹配方法 8

3。1灰度的定义 8

3。2线匹配法 9

3。3块匹配法 10

3。4互相关法 11

3。5最大互信息法 12

3。6SSDA法 12

3。7模板匹配法 13

4基于灰度图像匹配技术的仿真设计 14

4。1彩色图像灰度化处理 14

4。2模板匹配法的仿真 16

4。3SSDA法仿真 18

结论 20

参考文献 21

致谢 22

附录 23

1前言

1.1研究内容来自优I尔Y论S文C网WWw。YoueRw。com 加QQ7520~18766

如今我们日常生活中,图像匹配技术扮演着重要角色,已经普及到我们生活的反方方面面,比如说有人脸识别技术、指纹验证技术、医学图像处理技术、车辆位置定位技术、安全检查系统以及网络安全等。

但是图像匹配技术也会有一定的局限性,会受环境改变,光线好坏,几何畸变、灰度失真以及噪声等的影响。不同的或者是同一传感器在不同时间以及视点下所获得的图像会在图像匹配过程中给匹配工作造成一定的困难以及问题。本文主要是介绍了六种以灰度为基础的图像匹配技术,这六种方法分别是线匹配方法,块匹配方法,互相关法,最大互信息法,序贯相似性检测法,模板匹配法。简单的介绍了这六种算法的基础知识,并用MATLAB进行仿真了序贯相似性检测法和模板匹配法,通过分析图像匹配的结果,得出这两种方法的特点,其中模板法匹配方法原理简单,计算速度很快,一般光照良好的图片都可以快速进行匹配:受光照影响比较大,如果图像存在遮挡,可能无法识别;序贯相似性检测算法匹配时间比一般的匹配方法少很多,匹配速度快,计算量也少,定位很准确,匹配度比较高。 MATLAB基于灰度的图像匹配方法研究+仿真程序:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_198876.html

------分隔线----------------------------
推荐内容